1樓：
使用spss的頻率（frequencies）程式就可以了,步驟是analyze,descriptive statistics ,frequencies,statistics,在這個對話方塊中勾選quartils就可以了,以下就是我做的一個結果。
statistics
數學期中
n valid 335missing 7
percentiles 25 85.5000
50 92.0000
75 96.0000
因此,q3等於96,q1等於85.5,表明學生25%--75%的分數範圍位於85.5--96.0之間.中位數等於92,四分位數間距=96-85.5=10.5。
擴充套件資料
上例中(n+1)恰好為4的倍數，所以確定四分數較簡單，如果(n+1)不為4的整數倍數，按上述分式計算出來的四分位數位置就帶有小數，這時，有關的四分位數就應該是與該小數相鄰的兩個整數位置上的標誌值的平均數，權數的大小取決於兩個整數位置距離的遠近，距離越近，權數越大，距離越遠，權數越小，權數之和等於1。
例如:某車間某月份的工人生產某產品的數量分別為13、13.5、13.
8、13.9、14、14.6、14.
8、15、15.2、15.4公斤，則三個四分位數的位置分別為:
q1的位置 (n+1)/4 =(10+1)/4=2.75
q2的位置(n+1) /2=(10+1)/2=5.5
q3的位置3(n+1)/4=3(10+1)/4=8.25
即變數數列中的第2.75項、第5.5項、第8.25項工人的某種產品產量分別為下四分位數、中位數和上四分位數。即:
q1=0.25×第二項+0.75×第三項=0.25×13.5+0.75×13.8=13.73(公斤)
q2=0.5×第五項+0.5×第六項=0.5×14+0.5×14.6=14.3(公斤)
q3=0.75×第八項+0.25×第九項=0.75×15+0.25×15.2=15.05(公斤)
在實際資料中，由於標誌值序列中的相鄰標誌值往往是相同的，因而不一定要通過計算才能得到有關的四分位數。
四分位數間距spss怎麼計算
請教spss，四分位數間距的or值
四分位數間距spss怎麼計算
2樓：匿名使用者
選單analyze-descriptive statistics-frequencies
按鈕statistics，在這個對話方塊中勾選quartils會出來q1（percentiles 25）、q2（percentiles 50）、q3（percentiles 75）
四分位距則要自己算q1-q3
spss四分位數有什麼用
3樓：呂秀才
四分位數主要也是用來判斷資料的離散程度的一個指標
如果四分位數之間差距很大 說明資料很分散
4樓：匿名使用者
四分位數：將所有數值按大小順序排列並分成四等份，處於三個分割點位置即為四分位數。
q1=下四分位數，即第25百分位數；
q2=中位數，即第50百分位數；
q3=上四分位數，即第75百分位數。
通過q1，q2，q3比較，分析其資料變數的趨勢。可四分位數繪製成箱線圖，所謂箱線圖就是由資料的最大值、最小值、中位數和兩個四分位數繪製的一個箱子和兩條線段的圖形，箱線圖直觀地反映出一組資料的分佈特徵，並進行多組資料的分析比較。
四分位數還可用於四分位數間距q = q3－q1的計算，四分位數間距常用於描述偏態頻數分佈以及分佈的一端或兩端無確切數值資料的離散程度，其數值越大，變異度越大，反之，變異度越小。由於四分位數間距不受兩端個別極大值或極小值的影響，因而四分位數間距較全距穩定，但仍未考慮全部觀察值的變異度。
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